Requisitos:
* Graduação em áreas como Engenharia de Dados, Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Matemática, Estatística ou áreas afins;
Conhecimentos e experiências necessários:
* Processamento: Spark, Hadoop, Kafka, Flink, etc.;
* Armazenamento: Bancos relacionais, NoSQL, Data Lakes, Lake Houses, e Data Warehouses;
* Análise de dados: Python, R, Tableau, Power BI e QuickSight, etc.;
* Machine learning: TensorFlow, scikit-learn, Apache Spark MLlib, H2O, etc.;
* Nuvem: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), etc.
Diferenciais:
* Certificado Google Cloud Certified Professional Data Engineer;
* Certificado AWS Certified Solutions Architect;
* Certificado Microsoft Azure Data Engineer Expert;
* Certificado Cloudera Certified Associate Data Engineer;
* Certificado Hortonworks Certified Administrator Hadoop;
* Certificado Data Science Council of America (DASCA)
Funções:
* Gerenciar a estratégia de engenharia de dados da empresa;
* Arquitetar e implementar soluções de dados complexas;
* Ser líder e inspiração técnica da equipe de engenharia de dados;
* Representar a equipe de dados em fóruns internos e externos;
* Acompanhar as tendências do mercado e identificar oportunidades de inovação;
* Desenvolver e gerenciar ambientes de dados e capacidades;
* Desenvolver e gerenciar a distribuição de dados (barramentos, APIs, sandbox, etc.);
* Gerenciar e garantir a eficiência da orquestração dos pipelines de dados;
* Gerenciar mudanças;